Data Analytics Fundamentals (Italian)

Descrizione

In questo corso gestito dall'utente illustriamo il processo di pianificazione delle soluzioni di analisi dei dati e i vari processi di analitica dei dati interessati. Il corso analizza i cinque fattori chiave che indicano l'esigenza di servizi AWS specifici nella raccolta, elaborazione, analisi e presentazione dei dati. Ciò include l'apprendimento di architetture di base, proposte di valore e potenziali casi d'uso. Il corso presenta i servizi e le soluzioni AWS per aiutarti a creare e migliorare le soluzioni di analisi dei dati.

Nota: questo corso fornisce trascrizioni/sottotitoli localizzati. La narrazione è in inglese.Per visualizzare i sottotitoli, fare clic sul pulsante CC nell'angolo in basso a destra del lettore.

Utenti destinatari

Questo corso è rivolto a:- Data architect- Data scientist- Data analyst

Obiettivi del corso

In questo corso, imparerai a:- Identificare le caratteristiche delle soluzioni di analisi dei dati e le caratteristiche che indicano che una tale soluzione può essere necessaria- Definire i tipi di dati, inclusi dati strutturati, semistrutturati e non strutturati- Definire i tipi di archiviazione dei dati come data lake, AWS Lake Formation, data warehouse e Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)- Analizzare le caratteristiche dell'elaborazione in batch e in streaming e le loro differenze- Definire come Amazon Kinesis viene utilizzato per elaborare i dati in streaming- Analizzare le caratteristiche dei diversi sistemi di storage per i dati di origine- Analizzare le caratteristiche dei sistemi di elaborazione di transazioni online (Online Transaction Processing, OLTP) e di elaborazione analitica online (Online Analytical Processing, OLAP) e il loro impatto sull'organizzazione dei dati all'interno di tali sistemi- Analizzare le differenze tra i metodi di archiviazione dei dati basati su righe e su colonne- Definire il modo in cui Amazon EMR, AWS Glue e Amazon Redshift lavorano per elaborare, pulire e trasformare i dati all'interno di una soluzione di analisi dei dati- Analizzare il concetto di conformità ad atomicità, coerenza, isolamento e durata (ACID), nonché di conformità a disponibilità di base, stato morbido, coerenza finale (BASE) e come un processo di estrazione, trasformazione, caricamento (ETL) può contribuire a garantire la conformità- Esplorare il concetto di schemi di dati e scoprire come definiscono i dati e come queste informazioni vengono archiviate nei metastore- Analizzare il concetto di dati rispetto alle informazioni- Riconoscere le modalità di analisi dei dati per produrre informazioni per i report utilizzando strumenti come Amazon QuickSight e Amazon Athena- Definire il modo in cui i servizi AWS collaborano per visualizzare i dati

Prerequisiti

È consigliabile che i partecipanti a questo corso possiedano i seguenti prerequisiti:- Conoscenze operative dei concetti di database- Comprensione di base sull'archiviazione, l'elaborazione e l'analitica dei dati- Esperienza con i sistemi IT aziendali

Tipo di corso

Questo corso è composto da una combinazione di:- Formazione digitale

Durata

3,5 ore

Riepilogo del corso

Il corso copre i seguenti argomenti:- Lezione 1: introduzione alle soluzioni di analisi dei dati - Analitica dei dati e concetti di analisi dei dati - Introduzione alle sfide dell'analitica dei dati- Lezione 2: volume - Archiviazione dei dati - Introduzione ad Amazon S3 - Introduzione ai data lake - Introduzione ai metodi di archiviazione dei dati- Lezione 3: velocità - Elaborazione dei dati - Introduzione ai metodi di elaborazione dei dati - Introduzione all'elaborazione dei dati in batch - Introduzione all'elaborazione dei dati in streaming- Lezione 4: varietà - Struttura e tipi di dati - Introduzione all'archiviazione dei dati di origine - Introduzione ai datastore strutturati - Introduzione ai datastore semistrutturati e non strutturati- Lezione 5: veridicità - Pulizia e trasformazione - Informazioni sull'integrità dei dati - Informazioni sulla coerenza del database - Introduzione al processo ETL- Lezione 6: valore - Reporting e business intelligence - Introduzione all'analisi dei dati - Introduzione alla visualizzazione dei dati- Lezione 7: punti principali da tenere a mente - Mettere insieme i pezzi - Fasi successive